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2006年09月21日

何正嘉，訾艳阳

工程数学学报，2001（18）：37～43，-0001，（）：

-1年11月30日

机械设备由于故障而诱发的信号往往具有奇异性（Singularity），正确识别奇异性对设备监测诊断十分重要。采用高斯函数的一阶、二阶导数构成复数Hermitian小波进行奇异性识别，具有两个优点：其一是由于Hermitian小波的Fourier变换是实数，对信号进行变换时不会有相位的改变；其二是与Morlet小波相比较，Hermitian小波的实部和虚部振荡次数少，可用较少的数据点对信号进行卷积，从而不会损坏信号的奇异性。本文提出了基于Hermitian小波变换的时间-尺度幅图和相图的信号奇异性识别方法，在大型空气压缩机的齿轮箱撞击摩擦故障诊断中取得了成功的应用。

Hermitian 波，信号奇异性，幅图，相图，故障诊断

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2006年09月21日

【期刊论文】于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断研究*

何正嘉，胡桥，张周锁，訾艳阳，雷亚国

机械工程学报，2005，41：1～7，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为了解决机电设备早期故障难以正确识别的问题，有效地提高分类的准确率，提出了一种基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断新方法。首先，该方法采用提升策略构造基于冲击故障信号特征的双正交小波，借助提升小波包变换提取信号的敏感频带特征，从而通过对敏感频带中的小波包系数进行包络解调分析检测出故障特征频率。其次，通过距离评估技术从原始信号和小波包系数的统计特征中选取最优特征集。最后，将最优特征输入到集成支持矢量机中，实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中，测试结果表明，同常规的小波包变换相比，该方法能够有效地提取故障特征；同时，该方法具有比单一支持矢量机更好的分类性能，故障诊断准确率高。

提升小波包变换，特征提取，集成支持矢量机，早期故障诊断

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2006年09月21日

【期刊论文】基于二维近似熵度量轴心轨迹复杂性的研究

何正嘉，胥永刚

西安交通大学学报，2003，37（11）：1171～1174，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了二维近似熵的概念，并用于表征轴心轨迹的复杂性，定量地评价了回转机械的运行状态。该方法具有计算所需数据短、抗噪及抗野点能力强、对确定性信号和随机信号都适用等特点。应用二维近似熵，对某机组关键轴瓦的轴心轨迹进行了复杂性度量，研究结果表明，二维近似熵在表征轴心轨迹的时间模式复杂性方面具有很强的能力，从而为机械设备状态监测与故障诊断提供了一种行之有效的新方法。

二维近似熵，复杂性，轴心轨迹，故障诊断

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2006年09月21日

【期刊论文】基于特征评估和神经网络的机械故障诊断模型

何正嘉，雷亚国，，訾艳阳，胡桥

西安交通大学学报，2006，40（5）：558～562，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

为了克服在无先验知识的情况下，人为选择时域无量纲指标作为故障敏感特征的盲目性，提出了一种基于特征评估和径向基函数（RBF）神经网络的机械故障诊断模型。该模型分别采用小波包和经验模式分解方法对原始振动信号进行分解，分别提取原始信号和各分解信号的时域无量纲指标组成联合特征，然后对联合特征进行评估，计算评估因子，并根据评估因子的大小选取敏感特征作为RBF神经网络的输入，实现对机器不同状态的自动识别。实验结果和工程应用表明，这种集成了小波包、经验模式分解、特征评估方法和RBF神经网络的机械故障诊断模型能够精细地获取故障信息，从大量的故障特征中筛选出敏感特征，因而减小了网络规模，提高了分类准确率，具有很强的鲁棒性。

特征评估，小波包，经验模式分解，径向基函数神经网络，故障诊断模型